书籍详情
医药数理统计教程
作者：马寨璞 著
出版社：科学出版社
出版时间：2019-11-01
ISBN：9787030629593
定价：¥59.80
购买这本书可以去
内容简介
《医药数理统计教程》是在参考国内外已有教材的基础上，结合作者多年课堂教学中发现的一些问题编著而成的。《医药数理统计教程》系统而简要地介绍了概率论与数理统计两部分内容。《医药数理统计教程》分为概率基础、假设检验、参数估计、方差分析、相关与回归分析、试验设计6章，内容涵盖广泛，论理深入浅出。系统性好、连贯性强。此外，随着各种统计软件的普及应用，《医药数理统计教程》没有考虑将某种具体统计软件（如SPSS）的使用作为教材内容的一部分，而是着重讲透知识点及其应用，既坚持了数理统计的传统内容，又扩充了实用的统计方法，有利于数理统计与卫生统计的衔接与沟通。
作者简介
暂缺《医药数理统计教程》作者简介
目录
目录
第1章 概率基础 1
1.1 概率论的基本概念 1
1.2 随机变量及其分布 12
1.2.1 随机变量的定义 12
1.2.2 离散型随机变量与分布 13
1.2.3 分布函数 15
1.2.4 连续型随机变量 16
1.2.5 多维随机变量 20
1.3 随机变量的数字特征 21
1.3.1 数学期望 21
1.3.2 方差 23
1.3.3 切比雪夫不等式 24
1.3.4 协方差与相关系数 25
1.3.5 矩 26
1.4 中心极限定理与抽样分布 27
1.4.1 中心极限定理 27
1.4.2 抽样分布 30
1.5 样本数据整理与可视化 38
1.5.1 直方图 38
1.5.2 箱线图 39
第2章 假设检验 43
2.1 基本思想与实现 43
2.1.1 如何理解假设检验?43
2.1.2 零假设与备择假设 43
2.1.3 假设检验的实现原理 44
2.1.4 小概率原理 46
2.1.5 两种类型错误 46
2.1.6 单边检验与双边检验 47
2.1.7 单边检验的拒绝域 48
2.1.8 假设检验的一般步骤 49
2.2 参数假设检验 50
2.2.1 单一正态总体参数的假设检验 50
2.2.2 两个正态总体参数的假设检验 54
2.2.3 非正态总体参数的假设检验 61
2.2.4 正态性判断与连续性矫正 67
2.3 非参数检验 72
2.3.1 非参数检验概况 72
2.3.2 拟合优度检验 73
2.3.3 独立性检验 76
2.3.4 符号检验 83
2.3.5 Wilcoxon符号秩检验 86
2.3.6 秩和检验 89
2.3.7 游程检验 100
第3章 参数估计 104
3.1 点估计 104
3.1.1 矩估计法 104
3.1.2 最大似然估计法 106
3.2 评选估计量 108
3.3 区间估计 110
3.3.1 区间估计的一般原理 110
3.3.2 正态总体均值与方差的区间估计 112
3.4 非正态总体参数的区间估计 120
3.4.1 二项分布参数的区间估计 120
3.4.2 泊松分布参数的区间估计 125
3.4.3 其他非正态总体参数的区间估计 127
第4章 方差分析 129
4.1 方差分析的基本思想 129
4.1.1 方差分析中的基本概念 129
4.1.2 数据布置与记号 130
4.1.3 方差分析的缘起与直观理解 132
4.1.4 模型与表达 133
4.1.5 F-检验与结果展示 137
4.2 多重比较 139
4.2.1 Tukey法基本原理 139
4.2.2 Scheffe方法基本原理 140
4.3 多因素方差分析 142
4.3.1 两因素固定效应模型 142
4.3.2 无重复特例 147
4.3.3 交互作用及其判断 149
4.3.4 多重检验 150
4.3.5 三因素及多因素效应模型 151
4.4 方差分析的基础问题 152
4.4.1 方差分析应满足的条件 152
4.4.2 多方差齐性检验 153
4.4.3 数据转换与加权方差分析 157
4.4.4 数据缺失与弥补 163
第5章 相关与回归分析 165
5.1 基本概念 165
5.1.1 相关与回归 165
5.1.2 相关性计算与分析 167
5.2 一元回归分析 174
5.2.1 一元线性回归方程 174
5.2.2 一元线性回归的检验 178
5.2.3 一元线性回归的方差分析 181
5.2.4 一元线性回归的区间估计 185
5.2.5 一元非线性回归分析 189
第6章 试验设计 193
6.1 试验设计概论 193
6.1.1 试验设计概念 193
6.1.2 试验设计的基本原则 194
6.2 正交试验设计 194
6.2.1 正交表 195
6.2.2 直观分析法 199
6.2.3 带交互作用项的试验设计 204
6.2.4 混合水平正交试验设计 208
6.2.5 正交试验结果的方差分析法 211
6.3 均匀设计 219
6.3.1 均匀设计表 219
6.3.2 试验结果的回归分析法 225
主要参考文献 227
第1章 概率基础 1
1.1 概率论的基本概念 1
1.2 随机变量及其分布 12
1.2.1 随机变量的定义 12
1.2.2 离散型随机变量与分布 13
1.2.3 分布函数 15
1.2.4 连续型随机变量 16
1.2.5 多维随机变量 20
1.3 随机变量的数字特征 21
1.3.1 数学期望 21
1.3.2 方差 23
1.3.3 切比雪夫不等式 24
1.3.4 协方差与相关系数 25
1.3.5 矩 26
1.4 中心极限定理与抽样分布 27
1.4.1 中心极限定理 27
1.4.2 抽样分布 30
1.5 样本数据整理与可视化 38
1.5.1 直方图 38
1.5.2 箱线图 39
第2章 假设检验 43
2.1 基本思想与实现 43
2.1.1 如何理解假设检验?43
2.1.2 零假设与备择假设 43
2.1.3 假设检验的实现原理 44
2.1.4 小概率原理 46
2.1.5 两种类型错误 46
2.1.6 单边检验与双边检验 47
2.1.7 单边检验的拒绝域 48
2.1.8 假设检验的一般步骤 49
2.2 参数假设检验 50
2.2.1 单一正态总体参数的假设检验 50
2.2.2 两个正态总体参数的假设检验 54
2.2.3 非正态总体参数的假设检验 61
2.2.4 正态性判断与连续性矫正 67
2.3 非参数检验 72
2.3.1 非参数检验概况 72
2.3.2 拟合优度检验 73
2.3.3 独立性检验 76
2.3.4 符号检验 83
2.3.5 Wilcoxon符号秩检验 86
2.3.6 秩和检验 89
2.3.7 游程检验 100
第3章 参数估计 104
3.1 点估计 104
3.1.1 矩估计法 104
3.1.2 最大似然估计法 106
3.2 评选估计量 108
3.3 区间估计 110
3.3.1 区间估计的一般原理 110
3.3.2 正态总体均值与方差的区间估计 112
3.4 非正态总体参数的区间估计 120
3.4.1 二项分布参数的区间估计 120
3.4.2 泊松分布参数的区间估计 125
3.4.3 其他非正态总体参数的区间估计 127
第4章 方差分析 129
4.1 方差分析的基本思想 129
4.1.1 方差分析中的基本概念 129
4.1.2 数据布置与记号 130
4.1.3 方差分析的缘起与直观理解 132
4.1.4 模型与表达 133
4.1.5 F-检验与结果展示 137
4.2 多重比较 139
4.2.1 Tukey法基本原理 139
4.2.2 Scheffe方法基本原理 140
4.3 多因素方差分析 142
4.3.1 两因素固定效应模型 142
4.3.2 无重复特例 147
4.3.3 交互作用及其判断 149
4.3.4 多重检验 150
4.3.5 三因素及多因素效应模型 151
4.4 方差分析的基础问题 152
4.4.1 方差分析应满足的条件 152
4.4.2 多方差齐性检验 153
4.4.3 数据转换与加权方差分析 157
4.4.4 数据缺失与弥补 163
第5章 相关与回归分析 165
5.1 基本概念 165
5.1.1 相关与回归 165
5.1.2 相关性计算与分析 167
5.2 一元回归分析 174
5.2.1 一元线性回归方程 174
5.2.2 一元线性回归的检验 178
5.2.3 一元线性回归的方差分析 181
5.2.4 一元线性回归的区间估计 185
5.2.5 一元非线性回归分析 189
第6章 试验设计 193
6.1 试验设计概论 193
6.1.1 试验设计概念 193
6.1.2 试验设计的基本原则 194
6.2 正交试验设计 194
6.2.1 正交表 195
6.2.2 直观分析法 199
6.2.3 带交互作用项的试验设计 204
6.2.4 混合水平正交试验设计 208
6.2.5 正交试验结果的方差分析法 211
6.3 均匀设计 219
6.3.1 均匀设计表 219
6.3.2 试验结果的回归分析法 225
主要参考文献 227
猜您喜欢
